La tendenza. La potenza di calcolo richiesta dall’intelligenza artificiale farà lievitare i consumi energetici. Il raffreddamento ad acqua è dieci volte più verde dei sistemi ad aria anche se l’installazione costa di più
L’intelligenza artificiale generativa sta entrando sempre più nelle nostre vite, ma a quale costo per l’ambiente? I BigTech – Micorsoft, Google, Apple e Amazon – saranno in grado di garantire lo sviluppo di sistemi sostenibili di Intelligenza Artificiale ?
Siamo solo alle porte di quella che viene definita quarta rivoluzione industriale – per l’impatto che l’intelligenza artificiale sta avendo e avrà – ma già oggi, l’hardware necessario per eseguire queste nuove applicazioni ad alta intensità di calcolo non può più essere raffreddato in modo efficiente con le tecniche tradizionali.
Un primo dato allarmante viene dagli USA, dove un nuovo rapporto firmato dal ricercatore Shaolei Ren per l’Università della California getta luce su un impatto nascosto di servizi come ChatGPT o Bing Chat che sta iniziando a destare preoccupazione: il consumo di acqua.
Cosa c’entra l’acqua con l”intelligenza Artificiale ? Il collegamento è più immediato di quello che sembra. Tutti i modelli di calcolo e la grande mole di dati che abita il cloud abitano enormi data center sparsi in tutto il mondo. Data center che hanno continuamente bisogno di raffreddarsi, per evitare malfunzionamenti e garantire la tanto agognata potenza di calcolo. Per farlo utilizzano varie tecniche. Le principali sono:
Raffreddamento ad Aria (Air cooling)
- Funzionamento: Questo metodo utilizza l’aria esterna per raffreddare gli interni del data center. L’aria fresca viene aspirata, filtrata per rimuovere impurità e polvere, e poi distribuita all’interno del data center. Il calore generato dalle apparecchiature viene assorbito dall’aria e quindi espulso all’esterno.
- Vantaggi: Facilità di implementazione e manutenzione, costi iniziali relativamente bassi e compatibilità con la maggior parte delle strutture dei data center.
- Svantaggi: Efficienza limitata in ambienti caldi o umidi e maggiore consumo energetico rispetto ad altri metodi, specialmente in aree con temperature esterne elevate.
Raffreddamento ad Acqua o Liquido (Liquid cooling)
- Funzionamento: In questo sistema, l’acqua o un altro liquido refrigerante viene fatto circolare attraverso serpentine o pannelli posti vicino o direttamente sui componenti caldi, come server o unità di storage. Il calore viene trasferito al liquido, che viene poi raffreddato tramite un sistema di refrigerazione prima di essere reimmesso nel circuito.
- Vantaggi: Maggiore efficienza nel dissipare il calore rispetto al raffreddamento ad aria, particolarmente utile per carichi di lavoro intensi e data center ad alta densità.
- Svantaggi: Maggiore complessità e costi di installazione, richiede un sistema di monitoraggio costante per prevenire perdite e altri problemi
Il mercato dei data center. Ha raggiunto i 2,9 miliardi di dollari di fatturato nel 2023 È previsto che tocchi quota 15,3 entro il 2032
Quanta acqua consuma ChatGPT?
Secondo il ricercatore Shaolei Ren dell’Università della California, sistemi di intelligenza artificiale all’avanguardia come ChatGPT utilizzano fino a 500 ml di acqua per ogni 20-50 domande poste dagli utenti, utili per il raffreddamento dei data center che alimentano l’elaborazione dei dati in tempo reale. Con l’enorme popolarità di ChatGPT, che ha raggiunto 100 milioni di utenti in soli due mesi, l’impatto complessivo può considerarsi significativo.
Anche Microsoft ha di recente confermato che il consumo di acqua nei suoi data center è aumentato del 34% nell’ultimo anno, in gran parte a causa della rapida espansione di servizi di IA come ChatGPT, sviluppato dall’azienda partner OpenAI. Google ha anch’essa segnalato un aumento nei consumi nell’ordine del 20%. Ogni interazione con l’IA, infatti, è supportata da complesse reti neurali che richiedono enormi quantità di potenza di calcolo e sistemi di raffreddamento per funzionare.
Data center sostenibili: è possibile?
Per prepararsi a quel che verrà, il mondo dei data center sta puntando sul liquid cooling, ovvero su soluzioni di raffreddamento dei server che impiegano liquidi (spesso acqua) al posto dell’aria, dissipando il calore in maniera più efficiente, consumando meno energia e spazio.
Una soluzione che, da nicchia, si sta affermando sul mercato globale. Ad oggi non è necessaria per tutte le applicazioni, ma in prospettiva lo sarà sempre di più. Secondo il recente report “Data Center Liquid Cooling Market” della società internazionale di ricerche Imark Group, nel 2023 il mercato del liquid cooling ha raggiunto i 2,9 miliardi di dollari di fatturato e crescerà del 19,5% all’anno fino a toccare i 15,3 miliardi nel 2032.
Data center. I data center sono altamente energivori: secondo l’Agenzia Internazionale dell’Energia sono responsabilidell’1% delle emissioni di gas serra legate al consumo energetico (1-1,3% della domanda globale di elettricità)
La risposta alla crescita della domanda di capacità di calcolo non può essere solo costruire più data center o data center più grandi, ma lavorare sull’ottimizzazione delle prestazioni. Nonostante gli sforzi di efficientamento, infatti, il consumo energetico dei grandi data center cresce da anni a ritmi del 20-40% annuo.
A sottolineare la dinamicità del mercato, si sono concretizzate operazioni di acquisizione di aziende specializzate da parte di vari player del settore (si veda la scheda) e investimenti come quello di Equinix – tra i principali operatori data center, pre- sente in oltre 70 città del mondo – che espanderà la tecnologia di liquid cooling a oltre cento dei suoi data center, toccando circa il 40% del suo portafoglio. L’approccio è quello del liquid- to-liquid cooling, ovvero sistemi di raffreddamento a liquido che utilizzano le tubature dell’impianto idrico del data center. L’obiettivo è andare sia oltre l’ air cooling sia oltre il liquid cooling più tradizionale (liquid-to- air), che scarica il calore assorbito dal liquido in aria calda espulsa sul pavimento del data center e, per questo motivo, non è in grado di gestire densità di potenza molto elevate.
La sfida del decennio è creare un infrastruttura digitale che sostenga l’impegno ambientale. Si rischia, di questo passo, di creare due direttrici innovative – AI e sostenibilità ambientale – in contraddizione l’una con l’altra. Allineare gli obiettivi e convogliare gli sforzi diventa fondamentale per assicurazione una transizione digitale in linea con i limiti strutturali del pianeta.
